15+ หลักสูตร AI ที่ดีที่สุดสำหรับการเรียนรู้ในปี 2023 ฟรีและมีค่าใช้จ่าย
ในบทสรุป
AI คือการพัฒนาระบบคอมพิวเตอร์ที่สามารถทำงานโดยทั่วไปที่ต้องใช้สติปัญญาของมนุษย์
ในการทำงานกับ AI จำเป็นต้องมีความรู้ด้านคณิตศาสตร์ สถิติ การเขียนโปรแกรม และอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง
ข้อกังวลด้านจริยธรรมที่เกี่ยวข้องกับ AI ได้แก่ อคติ ความเป็นส่วนตัว และการย้ายงาน
มีแหล่งข้อมูลออนไลน์มากมาย รวมถึงหลักสูตรฟรีและ MOOC สำหรับการเรียนรู้เกี่ยวกับ AI
ปัญญาประดิษฐ์เป็นสาขาที่เติบโตอย่างรวดเร็วและมีศักยภาพในการปฏิวัติวิถีชีวิตและการทำงานของเรา ตั้งแต่รถยนต์ที่ขับได้เองไปจนถึงการดูแลสุขภาพส่วนบุคคล AI ได้สร้างผลกระทบที่สำคัญต่อหลายอุตสาหกรรมแล้วและยังคงก้าวหน้าอย่างต่อเนื่องอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน
เนื่องจากบริษัทและองค์กรต่างๆ นำ AI มาใช้ในการดำเนินงานมากขึ้นเรื่อยๆ ความต้องการผู้เชี่ยวชาญที่มีทักษะในสาขานี้จึงเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว
| Pro Tips |
|---|
| ล้อยางขัดเหล่านี้ติดตั้งบนแกน XNUMX (มม.) ผลิตภัณฑ์นี้ถูกผลิตในหลายรูปทรง และหลากหลายเบอร์ความแน่นหนาของปริมาณอนุภาคขัดของมัน จะทำให้ท่านได้รับประสิทธิภาพสูงในการขัดและการใช้งานที่ยาวนาน เครื่องกำเนิดเนื้อหา AI มากกว่า 10 เครื่อง ได้รับการออกแบบมาเพื่อช่วยผู้สร้างเนื้อหาในการผลิตเนื้อหาคุณภาพสูงอย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ |
| กับ ความละเอียด 4K และ 8K คุณภาพสูงงานศิลปะเหล่านี้จะสร้างความประทับใจให้กับผู้ชมด้วยรายละเอียดที่น่าทึ่งและความสมจริง |
| ล้อยางขัดเหล่านี้ติดตั้งบนแกน XNUMX (มม.) ผลิตภัณฑ์นี้ถูกผลิตในหลายรูปทรง และหลากหลายเบอร์ความแน่นหนาของปริมาณอนุภาคขัดของมัน จะทำให้ท่านได้รับประสิทธิภาพสูงในการขัดและการใช้งานที่ยาวนาน 10 โครงการ AI crypto ได้รับการคัดเลือกจากการใช้นวัตกรรมเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ในอุตสาหกรรม cryptocurrency |
- AI สำหรับทุกคน
- การเรียนรู้ของเครื่องภายใต้การดูแล: การถดถอยและการจำแนกประเภท
- การเรียนรู้ลึก ๆ
- ปัญญาประดิษฐ์ประยุกต์จาก IBM
- CS50's Introduction to Artificial Intelligence with Python
- ข้อมูลและ AI พื้นฐาน
- การเรียนรู้ของเครื่องเบื้องต้น
- การเรียนรู้เสริมแรง
- ใบรับรองระดับมืออาชีพของนักพัฒนา TensorFlow
- การเรียนรู้เชิงลึกเชิงปฏิบัติสำหรับนักเขียนโค้ด
- หลักสูตร Machine Learning Crash
- การเขียนโปรแกรม AI ด้วย Python
- ปัญญาประดิษฐ์ AZ: เรียนรู้วิธีสร้าง AI
- โครงข่ายประสาทและการเรียนรู้เชิงลึก
- วิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้เครื่อง Bootcamp พร้อม R
เพื่อตอบสนองความต้องการนี้ ขณะนี้มีหลักสูตร AI หลากหลายให้เลือก ทั้งแบบฟรีและมีค่าใช้จ่าย แบบออนไลน์และแบบตัวต่อตัว หลักสูตรเหล่านี้ครอบคลุมหัวข้อต่างๆ ตั้งแต่พื้นฐาน เรียนรู้เครื่อง และการเรียนรู้เชิงลึกไปยังสาขาเฉพาะทาง เช่น การประมวลผลภาษาธรรมชาติและการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ ออกแบบมาสำหรับนักเรียน มืออาชีพ และทุกคนที่สนใจเรียนรู้เกี่ยวกับสาขาที่น่าตื่นเต้นนี้
รายการประกอบด้วยหลักสูตร AI ที่ดีที่สุดที่มีอยู่ในปัจจุบัน รวมถึงหลักสูตรจากมหาวิทยาลัยชั้นนำอย่าง Stanford และ MIT และ อุตสาหกรรม ผู้นำเช่น Google และ IBM เหมาะสำหรับทั้งผู้เริ่มต้นใหม่สำหรับการเรียนรู้ของเครื่องและผู้เชี่ยวชาญที่มีประสบการณ์ที่ต้องการเพิ่มพูนความรู้
| Pro Tips |
|---|
| ล้อยางขัดเหล่านี้ติดตั้งบนแกน XNUMX (มม.) ผลิตภัณฑ์นี้ถูกผลิตในหลายรูปทรง และหลากหลายเบอร์ความแน่นหนาของปริมาณอนุภาคขัดของมัน จะทำให้ท่านได้รับประสิทธิภาพสูงในการขัดและการใช้งานที่ยาวนาน เครื่องกำเนิด AI และ กลยุทธ์การตลาด AI สามารถช่วยธุรกิจเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญการตลาดและเข้าถึงผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าได้มากขึ้น |
| ล้อยางขัดเหล่านี้ติดตั้งบนแกน XNUMX (มม.) ผลิตภัณฑ์นี้ถูกผลิตในหลายรูปทรง และหลากหลายเบอร์ความแน่นหนาของปริมาณอนุภาคขัดของมัน จะทำให้ท่านได้รับประสิทธิภาพสูงในการขัดและการใช้งานที่ยาวนาน ปลั๊กอิน AI และ เครื่องมือ AI SEO สามารถนำไปสู่การมองเห็นที่เพิ่มขึ้นและการมีส่วนร่วมของลูกค้าที่ดีขึ้น ส่งผลให้เกิดการแปลงที่สูงขึ้นและรายได้ที่เพิ่มขึ้น |
| ผู้สร้างโลโก้ AI สามารถช่วยประหยัดเวลาอันมีค่าและทรัพยากร ทำให้นักออกแบบสามารถมุ่งเน้นไปที่ส่วนสำคัญอื่นๆ ของงานได้ |
| ล้อยางขัดเหล่านี้ติดตั้งบนแกน XNUMX (มม.) ผลิตภัณฑ์นี้ถูกผลิตในหลายรูปทรง และหลากหลายเบอร์ความแน่นหนาของปริมาณอนุภาคขัดของมัน จะทำให้ท่านได้รับประสิทธิภาพสูงในการขัดและการใช้งานที่ยาวนาน วิดีโอ ให้คำแนะนำทีละขั้นตอนเกี่ยวกับวิธีการใช้งาน ChatGPT เพื่อเพิ่มรายได้ที่เป็นไปได้ของคุณ |
| โปรแกรมแก้ไขภาพ AI ยังสามารถให้ความสามารถในการรีทัชที่ทรงพลัง เช่น ลบตำหนิหรือปรับรอยย่นให้เรียบเนียน |
แผ่นเปรียบเทียบหลักสูตร AI ที่ดีที่สุด
มีหลักสูตร AI มากมายทั้งแบบออนไลน์และออฟไลน์ ทั้งแบบฟรีและมีค่าใช้จ่าย จากสถาบันที่มีชื่อเสียงหลายแห่งทั่วโลก นี่คือหลักสูตร AI ที่ดีที่สุดบางส่วน:
ค้นคว้าและเปรียบเทียบหลักสูตร AI เพื่อค้นหาสิ่งที่เหมาะสมที่สุดสำหรับความต้องการและเป้าหมายการเรียนรู้ของคุณ โปรดทราบว่า AI เป็นสาขาที่มีการพัฒนาอย่างรวดเร็ว ดังนั้นการติดตามข่าวสารล่าสุดและความก้าวหน้าล่าสุดจึงเป็นสิ่งสำคัญ
การศึกษา AI มีความสำคัญในการออกแบบโปรแกรมในอนาคตของเราเช่นกัน: เนื้อหาที่สร้างโดย AI มากกว่า 120 รายการในปี 2023: รูปภาพ เพลง วิดีโอ
สุดยอดหลักสูตร AI ฟรี
AI สำหรับทุกคน
"AI สำหรับทุกคน” หลักสูตรบน Coursera เป็นหลักสูตรเบื้องต้นที่ให้ภาพรวมที่ครอบคลุมของสาขาปัญญาประดิษฐ์ (AI) หลักสูตรนี้ออกแบบมาสำหรับผู้ที่สนใจเรียนรู้เกี่ยวกับ AI แต่ไม่จำเป็นต้องมีความรู้พื้นฐานด้านเทคนิคในสาขานี้
หลักสูตรนี้สอนโดย Andrew Ng นักวิจัยด้าน AI ชั้นนำและผู้ร่วมก่อตั้ง Coursera ประกอบด้วยเนื้อหาสี่สัปดาห์ แต่ละสัปดาห์มีวิดีโอบรรยายและแบบทดสอบหลายรายการ หลักสูตร ครอบคลุมหัวข้อต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับ AI รวมถึงการเรียนรู้ของเครื่อง โครงข่ายประสาทเทียม คอมพิวเตอร์วิทัศน์ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และวิทยาการหุ่นยนต์
หลักสูตรนี้ครอบคลุมหลักการพื้นฐานของ AI รวมถึงอัลกอริทึมและเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องและการใช้งานจริง ผู้เรียนจะสำรวจการพิจารณาด้านจริยธรรมและสังคมที่เกี่ยวข้องกับ AI หลักสูตรครอบคลุมการใช้ AI ในภาคส่วนต่างๆ เช่น การดูแลสุขภาพ การเงิน และการขนส่ง
โดยรวมแล้ว หลักสูตร “AI สำหรับทุกคน” เป็นการแนะนำที่ยอดเยี่ยมเกี่ยวกับสาขาของ AI และเหมาะสำหรับทุกคนที่ต้องการทำความเข้าใจพื้นฐานของวิชานี้ ไม่จำเป็นต้องมีความรู้ด้านเทคนิคใด ๆ มาก่อน และสามารถทำได้ตามที่คุณต้องการ
การเรียนรู้ของเครื่องภายใต้การดูแล: การถดถอยและการจำแนกประเภท
"การเรียนรู้ของเครื่องภายใต้การดูแล: การถดถอยและการจำแนกประเภท” หลักสูตรบน Coursera เป็นหลักสูตรออนไลน์ยอดนิยมที่สอนโดย Andrew Ng นักวิจัยด้าน AI ชั้นนำและผู้ร่วมก่อตั้ง Coursera หลักสูตรนี้ออกแบบมาเพื่อให้ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิงซึ่งเป็นสาขาย่อยของ ปัญญาประดิษฐ์ ที่เน้นการพัฒนาอัลกอริทึมที่สามารถเรียนรู้จากข้อมูล
หลักสูตรประกอบด้วยเนื้อหา 11 สัปดาห์ โดยแต่ละสัปดาห์ประกอบด้วยวิดีโอบรรยาย แบบทดสอบ และงานเขียนโปรแกรมหลายรายการ อย่างไรก็ตาม หลักสูตรนี้ครอบคลุมหัวข้อต่างๆ มากมายที่เกี่ยวข้องกับแมชชีนเลิร์นนิง รวมถึงการถดถอยเชิงเส้น การถดถอยโลจิสติก โครงข่ายประสาทเทียม เครื่องเวกเตอร์สนับสนุน การจัดกลุ่ม และการตรวจจับความผิดปกติ
โดยรวมแล้ว หลักสูตร “แมชชีนเลิร์นนิง” บน Coursera เป็นแหล่งข้อมูลที่ยอดเยี่ยมสำหรับทุกคนที่ต้องการมีพื้นฐานที่มั่นคงในแมชชีนเลิร์นนิง หนึ่งในผู้เชี่ยวชาญที่ได้รับการยอมรับมากที่สุดในสาขานี้จะสอนหลักสูตรและให้ภาพรวมที่ครอบคลุมของหัวข้อนี้
| โพสต์ที่แนะนำ: 8 สุดยอดโปรแกรมตัดต่อวิดีโอและซอฟต์แวร์ที่ใช้ AI ในปี 2023 |
การเรียนรู้ลึก ๆ
"การเรียนรู้ลึก ๆ” ความเชี่ยวชาญใน Coursera เป็นหลักสูตรออนไลน์ที่ครอบคลุมซึ่งสอนโดย Andrew Ng และทีมอาจารย์ผู้เชี่ยวชาญ การออกแบบความเชี่ยวชาญพิเศษนี้คือการแนะนำอย่างละเอียดเกี่ยวกับการเรียนรู้เชิงลึก เป็นสาขาย่อยของแมชชีนเลิร์นนิงที่มุ่งเน้นการสอนโครงข่ายประสาทเทียมที่มีหลายเลเยอร์เพื่อเพิ่มความแม่นยำในการคาดคะเนและการจำแนกประเภท
ความเชี่ยวชาญประกอบด้วยห้าหลักสูตร แต่ละหลักสูตรครอบคลุมแง่มุมต่างๆ ของการเรียนรู้เชิงลึก หลักสูตรคือ:
- โครงข่ายประสาทเทียมและการเรียนรู้เชิงลึก: หลักสูตรนี้ครอบคลุมพื้นฐานของการเรียนรู้เชิงลึกและโครงข่ายประสาทเทียม รวมถึงวิธีสร้างและฝึกอบรมเครือข่ายเหล่านี้
- การปรับปรุง Deep Neural Networks: การปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์ การทำให้เป็นมาตรฐาน และการเพิ่มประสิทธิภาพ: หลักสูตรนี้ครอบคลุมเทคนิคขั้นสูงสำหรับการปรับปรุงประสิทธิภาพของโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึก รวมถึงการปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์ การทำให้เป็นมาตรฐาน และการเพิ่มประสิทธิภาพ
- โครงการการเรียนรู้เครื่องโครงสร้าง: หลักสูตรนี้สอนวิธีจัดโครงสร้างโครงการแมชชีนเลิร์นนิง รวมถึงวิธีวินิจฉัยและแก้ไขข้อผิดพลาดในโมเดลของคุณ
- เครือข่ายประสาท Convolutional: หลักสูตรนี้ครอบคลุมโครงข่ายประสาทเทียมแบบ Convolutional ซึ่งใช้กันทั่วไปในงานการมองเห็นของคอมพิวเตอร์ เช่น การจดจำภาพ
- โมเดลลำดับ: หลักสูตรนี้ครอบคลุมโมเดลลำดับที่ใช้ในการประมวลผลภาษาธรรมชาติและแอปพลิเคชันอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลลำดับ
โดยรวมแล้ว มีนักเรียนหลายพันคนทั่วโลกที่จบหลักสูตร "การเรียนรู้เชิงลึก" ที่ได้รับการยอมรับอย่างสูงใน Coursera หลักสูตรนี้กำหนดเป้าหมายบุคคลที่มีความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับการเขียนโปรแกรมและการเรียนรู้ของเครื่อง และมีเป้าหมายเพื่อสอนเทคนิคล่าสุดในการเรียนรู้เชิงลึกให้พวกเขา
ปัญญาประดิษฐ์ประยุกต์จาก IBM
"ปัญญาประดิษฐ์ประยุกต์จาก IBM” ประกาศนียบัตรวิชาชีพบน Coursera เป็นโปรแกรมที่นำเสนอโดย ไอบีเอ็ม วัตสัน เอ.ไอ. ใบรับรองนี้ออกแบบมาเพื่อให้ผู้เรียนมีทักษะและความรู้ที่จำเป็นในการสร้างและปรับใช้โซลูชัน AI ในสภาพแวดล้อมจริง
โปรแกรมประกอบด้วยหกหลักสูตรซึ่งแต่ละหลักสูตรครอบคลุมด้านต่างๆของการสมัคร ปัญญาประดิษฐ์. หลักสูตรคือ:
- รู้เบื้องต้นเกี่ยวกับ ปัญญาประดิษฐ์: หลักสูตรนี้ให้ ภาพรวมของ AI รวมถึงประวัติ หลักการพื้นฐาน และการประยุกต์ใช้.
- เริ่มต้นใช้งาน AI โดยใช้ IBM Watson: หลักสูตรนี้สอนวิธีใช้ IBM Watson เพื่อสร้างและปรับใช้โซลูชัน AI
- การสร้างแอปพลิเคชัน AI ด้วย Watson APIs: หลักสูตรนี้ครอบคลุมวิธีใช้ Watson API ต่างๆ เพื่อสร้างและปรับใช้แอปพลิเคชัน AI
- สร้าง Chatbots ด้วย Watson APIs: หลักสูตรนี้สอนวิธีใช้ Watson API เพื่อสร้างแชทบอทสำหรับการบริการลูกค้าและแอปพลิเคชันอื่นๆ
- รู้เบื้องต้นเกี่ยวกับ Computer Vision ด้วย Watson และ OpenCV: หลักสูตรนี้ครอบคลุมการมองเห็นของคอมพิวเตอร์และวิธีใช้ Watson และ OpenCV เพื่อสร้างแอปพลิเคชันการมองเห็นของคอมพิวเตอร์
- การสร้างแอปพลิเคชัน AI ด้วย TensorFlow: หลักสูตรนี้ครอบคลุม TensorFlow ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์กยอดนิยมสำหรับการสร้างและปรับใช้ โมเดลการเรียนรู้เชิงลึก.
โดยสรุป ตลอดหลักสูตร คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับแง่มุมที่เป็นประโยชน์ในการสร้างและปรับใช้โซลูชัน AI รวมถึงวิธีประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า โมเดลรถไฟและประเมินผลการปฏิบัติงาน คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับนัยทางจริยธรรมและสังคมของ AI รวมถึงอคติและความยุติธรรม
CS50's Introduction to Artificial Intelligence with Python
"CS50's Introduction to Artificial Intelligence with Python” เป็นหลักสูตรออนไลน์ที่เปิดสอนโดย Harvard University ผ่าน edX หลักสูตรนี้ออกแบบมาเพื่อให้ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องโดยใช้ภาษาโปรแกรม Python
หลักสูตรประกอบด้วยหลายโมดูล แต่ละโมดูลมีวิดีโอบรรยาย แบบทดสอบ และงานที่มอบหมายในการเขียนโปรแกรม หลักสูตรนี้ครอบคลุมหัวข้อต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง รวมถึงอัลกอริทึมการค้นหา การเพิ่มประสิทธิภาพ การเรียนรู้ของเครื่อง และการเรียนรู้เชิงลึก
กล่าวโดยสรุป “Introduction to AI with Python” เป็นหลักสูตรที่ได้รับการยอมรับอย่างสูงซึ่งปูพื้นฐานที่มั่นคงในด้านปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง อย่างไรก็ตาม ผู้เรียนหลายพันคนทั่วโลกได้จบหลักสูตรนี้แล้ว เหมาะสำหรับทุกคนที่สนใจเรียนรู้เกี่ยวกับหัวข้อเหล่านี้ และออกแบบมาสำหรับบุคคลที่มีประสบการณ์ในการเขียนโปรแกรมมาบ้าง ไม่จำเป็นต้องมีความรู้ด้าน AI หรือการเรียนรู้ของเครื่องมาก่อน ดังนั้น เมื่อจบหลักสูตร ผู้เรียนจะมีทักษะและความรู้ในการประยุกต์ใช้ AI และเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องกับปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริง
ข้อมูลและ AI พื้นฐาน
"ข้อมูลและ AI พื้นฐาน” เป็นหลักสูตรออนไลน์ที่ Microsoft เปิดสอนผ่าน edX หลักสูตรนี้ออกแบบมาเพื่อให้ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับการวิเคราะห์ข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์ (AI)
หลักสูตรประกอบด้วยหลายโมดูล แต่ละโมดูลมีวิดีโอบรรยาย แบบทดสอบ และการทดลองปฏิบัติจริง หลักสูตรนี้ครอบคลุมหัวข้อต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูลและ AI รวมถึงประเภทข้อมูลและแหล่งข้อมูล การโต้แย้งข้อมูล การสร้างภาพข้อมูล การเรียนรู้ของเครื่อง และการเรียนรู้เชิงลึก
ตลอดหลักสูตร คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้เครื่องมือและแพลตฟอร์มต่างๆ รวมถึง Azure เครื่องเรียนรู้, Python และ Jupyter Notebooks เพื่อทำการวิเคราะห์ข้อมูลและสร้างโมเดล AI คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับนัยทางจริยธรรมและสังคมของ AI รวมถึงความยุติธรรม ความเป็นส่วนตัว และความปลอดภัย
โดยรวมแล้ว บุคคลที่มีประสบการณ์ในการเขียนโปรแกรมสามารถเข้าร่วมหลักสูตรได้ และพวกเขาไม่จำเป็นต้องมีความรู้ด้านการวิเคราะห์ข้อมูลหรือ AI มาก่อน เป็นหลักสูตรที่เรียนรู้ด้วยตนเอง และผู้เรียนสามารถใช้เวลามากเท่าที่ต้องการเพื่อศึกษาเนื้อหาของหลักสูตรให้เสร็จสิ้น
| โพสต์ที่แนะนำ: 3 วิธีใหม่ในการใช้ AI ในภารกิจอวกาศ |
การเรียนรู้ของเครื่องเบื้องต้น
"การเรียนรู้ของเครื่องเบื้องต้น” เป็นหลักสูตรออนไลน์ที่นำเสนอโดย Udacity ซึ่งให้ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับพื้นฐานของการเรียนรู้ของเครื่อง หลักสูตรนี้กำหนดเป้าหมายบุคคลที่มีประสบการณ์ในการเขียนโปรแกรมมาบ้าง แต่ไม่จำเป็นต้องเคยสัมผัสกับการเรียนรู้ของเครื่องมาก่อน
แต่ละบทเรียนของหลักสูตรครอบคลุมแง่มุมต่างๆ ของแมชชีนเลิร์นนิง สิ่งเหล่านี้รวมถึงการเรียนรู้ภายใต้การดูแลและไม่มีผู้ดูแล การปรับขนาดคุณลักษณะ การตรวจสอบข้าม การปรับให้เหมาะสม และเมตริกประสิทธิภาพ นอกจากนี้ หลักสูตรยังใช้ภาษาการเขียนโปรแกรม Python และไลบรารี scikit-learn เพื่อใช้งานและประยุกต์ใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง
โดยสรุปแล้ว หลักสูตรนี้เปิดโอกาสให้ผู้เรียนสามารถเรียนให้จบได้ตามต้องการ โดยไม่มีข้อจำกัดเรื่องเวลา หลักสูตรประกอบด้วยวิดีโอบรรยาย แบบทดสอบ และงานเขียนโปรแกรมเพื่อให้ประสบการณ์จริงกับอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง หลักสูตรนี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อช่วยให้ผู้เรียนปรับปรุงความเข้าใจเกี่ยวกับแนวคิดและเทคนิคของแมชชีนเลิร์นนิง
การเรียนรู้เสริมแรง
"การเรียนรู้เสริมแรง หลักสูตรโดย David Silver” เป็นชุดวิดีโอการบรรยายเกี่ยวกับ Reinforcement Learning (RL) ที่นำเสนอครั้งแรกในปี 2015 โดย David Silver นักวิจัยของ DeepMind หลักสูตรประกอบด้วยวิดีโอการบรรยาย 10 บท แต่ละครั้งใช้เวลาประมาณ 1-2 ชั่วโมง และครอบคลุมหัวข้อต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับ RL รวมถึงกระบวนการตัดสินใจของมาร์คอฟ วิธีมอนติคาร์โล การเรียนรู้ความแตกต่างทางโลก และการเรียนรู้เสริมแรงเชิงลึก
หลักสูตรนี้เหมาะสำหรับบุคคลที่มีพื้นฐานด้านคณิตศาสตร์ วิทยาการคอมพิวเตอร์ หรือสาขาที่เกี่ยวข้อง ให้การแนะนำที่ครอบคลุมเกี่ยวกับ RL รวมทั้งทฤษฎีและตัวอย่างการปฏิบัติ
ผู้เรียนหลายพันคนทั่วโลกได้ชมการบรรยาย หลักสูตรนี้เป็นแหล่งข้อมูลยอดนิยมสำหรับนักศึกษาและนักวิจัยที่สนใจใน RL
ในฐานะเอไอ แบบจำลองภาษาฉันไม่สามารถให้ข้อมูลอัปเดตแบบเรียลไทม์เกี่ยวกับสถานะปัจจุบันของหลักสูตรในปี 2023 ได้ อย่างไรก็ตาม ด้วยความนิยมและประโยชน์ มีแนวโน้มว่าเนื้อหาจะยังคงมีความเกี่ยวข้องและมีค่าสำหรับทุกคนที่สนใจเรียนรู้เกี่ยวกับ RL
| โพสต์ที่แนะนำ: 6 ปัญหาและความท้าทายของ AI ChatBot: ChatGPT, กวี, คลอดด์ |
ใบรับรองระดับมืออาชีพของนักพัฒนา TensorFlow
"ผู้พัฒนา TensorFlow” Professional Certificate เป็นโปรแกรมออนไลน์ที่นำเสนอโดย Coursera โดยร่วมมือกับ deeplearning.ai โปรแกรมนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อสอนผู้เรียนเกี่ยวกับการสร้างและปรับใช้โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกโดยใช้ TensorFlow ซึ่งเป็น ซอฟต์แวร์โอเพนซอร์ส ห้องสมุดที่สร้างโดย Google
โปรแกรมประกอบด้วยสี่หลักสูตร ซึ่งแต่ละหลักสูตรครอบคลุมแง่มุมต่างๆ ของการใช้การเรียนรู้เชิงลึก TensorFlow. หลักสูตรคือ:
- ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับ TensorFlow สำหรับ AI การเรียนรู้ของเครื่อง และการเรียนรู้เชิงลึก: หลักสูตรนี้ให้ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับ TensorFlow และครอบคลุมพื้นฐานของการสร้างและฝึกอบรมโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก
- Convolutional Neural Networks ใน TensorFlow: หลักสูตรนี้มุ่งเน้นไปที่โครงข่ายประสาทเทียมแบบ Convolutional (CNN) ซึ่งเป็นโครงข่ายประสาทเทียมชนิดหนึ่งที่ใช้กันทั่วไปในการจำแนกภาพ และสอนผู้เรียนถึงวิธีสร้างและฝึก CNN โดยใช้ TensorFlow
- การประมวลผลภาษาธรรมชาติใน TensorFlow: หลักสูตรนี้ครอบคลุมเทคนิคการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เช่น การจัดประเภทข้อความและการวิเคราะห์ความรู้สึก และสอนผู้เรียนถึงวิธีการใช้เทคนิคเหล่านี้โดยใช้ TensorFlow
- ลำดับ อนุกรมเวลา และการทำนาย: หลักสูตรนี้สอนผู้เรียนถึงวิธีสร้างและฝึกโครงข่ายประสาทเทียมแบบเกิดซ้ำ (RNN) และโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกอื่นๆ เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลอนุกรมเวลา
โปรแกรมเป็นแบบกำหนดจังหวะเอง และผู้เรียนสามารถใช้เวลาได้มากเท่าที่ต้องการเพื่อเรียนให้จบแต่ละหลักสูตร แต่ละหลักสูตรประกอบด้วยวิดีโอบรรยาย แบบทดสอบ และงานเขียนโปรแกรม ซึ่งผู้เรียนต้องทำให้เสร็จเพื่อรับใบรับรอง
การเรียนรู้เชิงลึกเชิงปฏิบัติสำหรับนักเขียนโค้ด
หลักสูตร fast.ai เป็นหลักสูตรออนไลน์เกี่ยวกับการเรียนรู้เชิงลึกและการเรียนรู้ของเครื่องที่นำเสนอโดย fast.ai Fast.ai เป็นห้องปฏิบัติการวิจัยและองค์กรการศึกษาที่ก่อตั้งโดย Jeremy Howard และ Rachel Thomas หลักสูตรนี้มุ่งสู่การปฏิบัติจริงและประสบการณ์ ดังนั้น หลักสูตรนี้จึงให้ความรู้แก่ผู้เรียนเกี่ยวกับวิธีสร้างโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกโดยใช้ Python และไลบรารี fastai
หลักสูตรประกอบด้วยสองส่วน: “การเรียนรู้เชิงลึกเชิงปฏิบัติสำหรับนักเขียนโค้ด” และหลักสูตร “Cutting Edge Deep Learning for Coders” ส่วนแรกของหลักสูตรครอบคลุมพื้นฐานของการเรียนรู้เชิงลึก ได้แก่ เครือข่ายประสาทเทียม, โครงข่ายประสาทเทียมแบบหมุนวน และโครงข่ายประสาทแบบกลับเป็นซ้ำ ดังนั้น ส่วนที่สองของหลักสูตรจึงครอบคลุมหัวข้อขั้นสูงเพิ่มเติมในการเรียนรู้เชิงลึก รวมถึงแบบจำลองเชิงสร้างสรรค์ การเรียนรู้แบบเสริมแรง และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ
หลักสูตรนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อให้ครอบคลุมผู้เรียนทุกระดับความสามารถ และไม่จำเป็นต้องมีความรู้ด้านแมชชีนเลิร์นนิงหรือการเรียนรู้เชิงลึกมาก่อน นอกจากนี้ หลักสูตรยังใช้สมุดบันทึก Jupyter สำหรับการเรียนการสอนและเกี่ยวข้องกับการฝึกเขียนโค้ดเชิงปฏิบัติที่ผู้เรียนสามารถทำได้โดยใช้ Google Colaboratory
หัวข้อสำคัญบางส่วนที่กล่าวถึงในหลักสูตรประกอบด้วย:
- การจำแนกรูปภาพ
- การตรวจจับวัตถุ
- การประมวลผลภาษาธรรมชาติ
- ระบบแนะนำ
- รุ่นทั่วไป
- เสริมการเรียนรู้
ดังนั้น ผู้เรียนที่จบหลักสูตรจะเข้าใจแนวคิดการเรียนรู้เชิงลึกและการเรียนรู้ของเครื่อง และมีทักษะในการสร้างและปรับใช้โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกสำหรับแอปพลิเคชันต่างๆ หลักสูตรนี้ได้รับการยอมรับในด้านการเรียนรู้ของเครื่อง และผู้เชี่ยวชาญแนะนำให้เป็นจุดเริ่มต้นสำหรับผู้เริ่มต้น
| โพสต์ที่แนะนำ: ฟรี 9 อันดับแรก Stable Diffusion ทรัพยากรการสร้างภาพ |
หลักสูตร Machine Learning Crash
Google หลักสูตร Machine Learning Crash เป็นหลักสูตรออนไลน์ฟรีที่นำเสนอโดย Google ซึ่งให้ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับแนวคิด เครื่องมือ และเทคนิคของแมชชีนเลิร์นนิง หลักสูตรนี้มุ่งเป้าไปที่นักพัฒนาที่มีประสบการณ์น้อยหรือไม่มีเลยในการเรียนรู้ด้วยเครื่อง และเป้าหมายคือการนำเสนอภาพรวมอย่างรวดเร็วและใช้งานได้จริงของสาขานี้
ดังนั้น หลักสูตรนี้จึงแบ่งออกเป็นโมดูลต่างๆ มากมาย โดยแต่ละโมดูลจะครอบคลุมแง่มุมต่างๆ ของแมชชีนเลิร์นนิง โมดูลเหล่านี้ประกอบด้วย:
- การเรียนรู้ของเครื่องเบื้องต้น. โมดูลนี้ให้ภาพรวมของแนวคิดพื้นฐานและคำศัพท์ที่ใช้ในแมชชีนเลิร์นนิง และแนะนำให้ผู้เรียนรู้จักการเรียนรู้แบบมีผู้สอน การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน และการเรียนรู้แบบเสริมแรง
- การเรียนรู้ของเครื่องด้วย TensorFlow. โมดูลนี้ให้ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับเฟรมเวิร์ก TensorFlow ซึ่ง Google ใช้เพื่อพัฒนาโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง
- Generalization, Overfitting และ Underfitting. โมดูลนี้อธิบายแนวคิดของการทำให้เป็นภาพรวม การเกินพอดี และน้อยเกินไป และวิธีหลีกเลี่ยงสิ่งเหล่านี้เมื่อสร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง
- โครงข่ายประสาทเทียม. โมดูลนี้ให้ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับโครงข่ายประสาทเทียม ซึ่งเป็นคลาสของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ได้รับแรงบันดาลใจจากโครงสร้างของสมอง
- การฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียมโมดูลนี้อธิบายวิธีฝึกโครงข่ายประสาทเทียมโดยใช้การย้อนกลับ และแนะนำเทคนิคในการปรับปรุงประสิทธิภาพของโครงข่ายประสาทเทียม
- เครือข่ายประสาทลึก: โมดูลนี้ให้ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับโครงข่ายประสาทเทียมระดับลึก ซึ่งเป็นโครงข่ายประสาทเทียมที่มีหลายเลเยอร์
- การเขียนโปรแกรม TensorFlow: โมดูลนี้ให้ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับการเขียนโปรแกรม TensorFlow และครอบคลุมหัวข้อต่างๆ เช่น เทนเซอร์ การดำเนินการ และกราฟ
โดยสรุปแล้ว หลักสูตรประกอบด้วยวิดีโอบรรยาย แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบ และงานที่มอบหมายในการเขียนโปรแกรม และผู้เรียนสามารถเรียนให้เสร็จตามจังหวะของตนเอง เมื่อจบหลักสูตร ผู้เรียนจะมีความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับแนวคิดและเทคนิคของแมชชีนเลิร์นนิง และจะสามารถใช้ TensorFlow เพื่อสร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงอย่างง่ายได้
ที่แนะนำ: 10+ โปรแกรมแก้ไขภาพ AI ที่ดีที่สุด 2023: ออนไลน์และฟรี
สุดยอดหลักสูตร AI ที่ต้องเสียเงิน
การเขียนโปรแกรม AI ด้วย Python
"การเขียนโปรแกรม AI ด้วย Pythonโปรแกรม Nanodegree ที่เสนอโดย Udacity ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้ความรู้เบื้องต้นแก่ผู้เรียนเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องโดยใช้ภาษาโปรแกรม Python
โปรแกรมประกอบด้วยห้าหลักสูตร แต่ละหลักสูตรครอบคลุมแง่มุมต่างๆ ของ AI และการเรียนรู้ของเครื่อง หลักสูตรคือ:
- รู้เบื้องต้นเกี่ยวกับการเขียนโปรแกรม Python. หลักสูตรนี้ครอบคลุมพื้นฐานของการเขียนโปรแกรม Python รวมถึงโครงสร้างข้อมูล โครงสร้างการควบคุม และฟังก์ชัน
- บทนำสู่การเรียนรู้ของเครื่องด้วย Python. หลักสูตรนี้สอนวิธีสร้างและประเมินโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงโดยใช้ไลบรารียอดนิยม เช่น NumPy, Pandas และ Scikit-learn
- การเรียนรู้เชิงลึกด้วย PyTorch. หลักสูตรนี้ครอบคลุมการเรียนรู้เชิงลึก รวมถึงวิธีสร้างและฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียมโดยใช้ไลบรารี PyTorch
- AI ประยุกต์: หลักสูตรนี้ครอบคลุมการใช้งานต่างๆ ของ AI รวมถึงการประมวลผลภาษาธรรมชาติ คอมพิวเตอร์วิทัศน์ และการเล่นเกม
- โครงการ AI Capstone. ในหลักสูตรนี้ คุณจะใช้ความรู้และทักษะที่คุณได้เรียนรู้ในหลักสูตรก่อนหน้านี้กับโครงการในโลกแห่งความเป็นจริง
ตลอดทั้งโปรแกรม คุณจะได้เรียนรู้วิธีประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า ฝึกโมเดล และประเมินประสิทธิภาพโดยใช้ Python และไลบรารีต่างๆ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับนัยทางจริยธรรมและสังคมของ AI รวมถึงอคติและความยุติธรรม
โปรแกรม Nanodegree “AI Programming with Python” กำหนดเป้าหมายบุคคลที่มีประสบการณ์ในการเขียนโปรแกรมมาบ้าง แต่โปรแกรมนี้ไม่ต้องการความรู้ล่วงหน้าเกี่ยวกับ AI หรือการเรียนรู้ของเครื่อง เป็นโปรแกรมที่เรียนรู้ด้วยตนเอง และผู้เรียนสามารถใช้เวลาได้มากเท่าที่ต้องการเพื่อศึกษาเนื้อหาของหลักสูตรให้สมบูรณ์
โดยสรุปแล้ว โปรแกรมนี้ได้รับการยอมรับอย่างสูงและสำเร็จโดยผู้เรียนหลายพันคนทั่วโลก เมื่อจบหลักสูตร ผู้เรียนจะมีทักษะและความรู้ที่จำเป็นในการใช้ปัญญาประดิษฐ์และเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องกับปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริง พวกเขายังจะมีผลงานโครงการเพื่อแสดงทักษะของพวกเขาต่อผู้ว่าจ้างที่มีศักยภาพ
ปัญญาประดิษฐ์ AZ: เรียนรู้วิธีสร้าง AI
"ปัญญาประดิษฐ์ AZ: เรียนรู้วิธีสร้าง AI” เป็นหลักสูตรออนไลน์ที่นำเสนอโดย Udemy ซึ่งให้ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง หลักสูตรนี้ออกแบบมาสำหรับผู้ที่ไม่มีความรู้ด้าน AI หรือการเขียนโปรแกรมมาก่อน
หลักสูตรนี้ครอบคลุมหัวข้อต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับ AI และการเรียนรู้ของเครื่อง หัวข้อต่างๆ ได้แก่ การเรียนรู้แบบมีผู้สอนและแบบไม่มีผู้สอน การเรียนรู้เชิงลึก การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ หลักสูตรนี้ยังให้การฝึกอบรมเชิงปฏิบัติเกี่ยวกับวิธีใช้เครื่องมือและแพลตฟอร์มต่างๆ เช่น Python, TensorFlow และ Keras
หลักสูตรประกอบด้วยวิดีโอบรรยายมากกว่า 40 ชั่วโมง รวมถึงแบบทดสอบและแบบฝึกหัดการเขียนโค้ด แบบทดสอบและแบบฝึกหัดการเขียนโค้ดช่วยให้ผู้เรียนได้ฝึกฝนทักษะของตนเอง ดังนั้น ผู้เรียนจะได้รับประสบการณ์จริงกับ AI และอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องผ่านแบบทดสอบและแบบฝึกหัดการเขียนโค้ดเหล่านี้ หลักสูตรนี้ยังมีโครงการต่างๆ มากมายที่ช่วยให้ผู้เรียนสามารถนำความรู้ไปใช้แก้ปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริงได้
เนื่องจากหลักสูตรเป็นการเรียนรู้ด้วยตนเอง ผู้เรียนจึงสามารถใช้เวลามากเท่าที่ต้องการเพื่อศึกษาเนื้อหาให้สมบูรณ์ นอกจากนี้ หลักสูตรนี้เหมาะสำหรับทุกคนที่สนใจได้รับความรู้เกี่ยวกับ AI และการเรียนรู้ของเครื่อง โดยไม่คำนึงถึงระดับภูมิหลังหรือประสบการณ์ของพวกเขา
เมื่อจบหลักสูตร ผู้เรียนจะมีความเข้าใจที่ชัดเจนเกี่ยวกับวิธีใช้ AI และการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อแก้ปัญหา หลักสูตรนี้ยังเป็นพื้นฐานสำหรับการศึกษาเพิ่มเติมและหลักสูตรขั้นสูงเพิ่มเติมเกี่ยวกับ AI และการเรียนรู้ของเครื่อง
โครงข่ายประสาทและการเรียนรู้เชิงลึก
"โครงข่ายประสาทและการเรียนรู้เชิงลึก” หลักสูตรเป็นหลักสูตรออนไลน์ที่เปิดสอนโดย Coursera และสอนโดย Andrew Ng ศาสตราจารย์แห่งมหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ดและผู้ร่วมก่อตั้ง Google Brain หลักสูตรนี้ให้ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับการเรียนรู้เชิงลึก ซึ่งเป็นสาขาย่อยของแมชชีนเลิร์นนิงที่ใช้การประดิษฐ์ เครือข่ายประสาทเทียม เพื่อจำลองรูปแบบและความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนในข้อมูล
หลักสูตรนี้กำหนดเป้าหมายบุคคลที่มีความเข้าใจพื้นฐานของการเขียนโปรแกรม Python และพีชคณิตเชิงเส้น โดยครอบคลุมหัวข้อต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับโครงข่ายประสาทเทียมและการเรียนรู้เชิงลึก รวมถึงโครงข่ายประสาทเทียมแบบ Convolutional โครงข่ายประสาทเทียมที่เกิดซ้ำ และเฟรมเวิร์กการเรียนรู้เชิงลึก เช่น TensorFlow และ Keras หลักสูตรนี้ยังรวมถึงการมอบหมายการเขียนโค้ดเชิงปฏิบัติที่ช่วยให้ผู้เรียนฝึกฝนทักษะและใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึกต่างๆ
หลักสูตรประกอบด้วยสี่โมดูล ซึ่งแต่ละโมดูลประกอบด้วยวิดีโอบรรยาย แบบทดสอบ และงานที่มอบหมายในการเขียนโปรแกรม
เนื่องจากหลักสูตรเป็นแบบกำหนดจังหวะเอง ผู้เรียนจึงใช้เวลามากเท่าที่ต้องการเพื่อเรียนให้จบ
เมื่อจบหลักสูตร ผู้เรียนจะมีความเข้าใจอย่างถ่องแท้เกี่ยวกับหลักการของการเรียนรู้เชิงลึก รวมถึงความสามารถในการสร้างและฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียมสำหรับการใช้งานต่างๆ
กล่าวโดยสรุป หลักสูตร “โครงข่ายประสาทเทียมและการเรียนรู้เชิงลึก” เป็นแหล่งข้อมูลการเรียนรู้ที่มีชื่อเสียงและเป็นที่นิยมในหมู่บุคคลที่สนใจในการเรียนรู้เชิงลึก และผู้เรียนหลายพันคนทั่วโลกได้เรียนจนจบหลักสูตรแล้ว
วิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้เครื่อง Bootcamp พร้อม R
"วิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้เครื่อง Bootcamp พร้อม R” เป็นหลักสูตรออนไลน์ที่เปิดสอนโดย Udemy หลักสูตรนี้ตั้งใจที่จะสอนผู้เรียนเกี่ยวกับพื้นฐานของวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่องโดยใช้ภาษาโปรแกรม R
หลักสูตรนี้มุ่งเป้าหมายไปที่ผู้เริ่มต้นและไม่ต้องการความรู้ด้านการเขียนโปรแกรมหรือวิทยาศาสตร์ข้อมูลมาก่อน หลักสูตรนี้ครอบคลุมหัวข้อต่างๆ มากมาย รวมถึงการจัดการข้อมูล การสร้างภาพข้อมูล การอนุมานทางสถิติ อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง และการประเมินแบบจำลอง
ดังนั้น หลักสูตร Data Science และ Machine Learning จึงประกอบด้วย 19 ส่วน และมีการบรรยาย แบบทดสอบ และงานเขียนโปรแกรมมากกว่า 100 รายการ แต่ละส่วนครอบคลุมหัวข้อเฉพาะและรวมถึงวิดีโอบรรยาย ตัวอย่างรหัสและแบบฝึกหัดที่ช่วยให้ผู้เรียนฝึกฝนทักษะ
หัวข้อสำคัญบางส่วนที่กล่าวถึงในหลักสูตรประกอบด้วย:
- การโต้แย้งและการจัดการข้อมูลโดยใช้ dplyr และ tidyr
- การแสดงข้อมูลโดยใช้ ggplot2
- ความน่าจะเป็นและการอนุมานทางสถิติ
- การถดถอยเชิงเส้นและการถดถอยพหุคูณ
- ต้นไม้การจำแนกประเภทและการถดถอย
- ป่าสุ่มและการส่งเสริมการไล่ระดับสี
- การรวมกลุ่มและการลดขนาด
- การวิเคราะห์อนุกรมเวลา
ดังนั้น เมื่อจบหลักสูตร ผู้เรียนจะมีความเข้าใจอย่างถ่องแท้เกี่ยวกับภาษาการเขียนโปรแกรม R และการประยุกต์ใช้ในวิทยาการข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง พวกเขาจะมีทักษะในการวิเคราะห์และตีความชุดข้อมูลที่ซับซ้อน สร้างและประเมินแบบจำลองเชิงทำนาย และสื่อสารสิ่งที่ค้นพบกับผู้อื่นได้อย่างมีประสิทธิภาพ
สรุป
โดยสรุป การเรียนรู้เกี่ยวกับ AI มีความสำคัญมากขึ้นในยุคดิจิทัลในปัจจุบัน เนื่องจาก AI ก้าวไปอย่างรวดเร็ว พลิกโฉมอุตสาหกรรมต่างๆ และเปลี่ยนแปลงวิถีชีวิตและการทำงานของเรา ด้วยการศึกษา AI แต่ละคนสามารถพัฒนาความรู้และทักษะที่จำเป็นในการออกแบบและพัฒนาระบบอัจฉริยะที่สามารถเรียนรู้จากข้อมูลและทำการทำนายหรือตัดสินใจได้
หลายสาขา เช่น การดูแลสุขภาพ การเงิน การขนส่ง และการศึกษา กำลังใช้ AI และผู้เชี่ยวชาญคาดการณ์ว่าแอปพลิเคชันจะยังคงเติบโตต่อไปในอนาคต ปีหน้า.
มีหลักสูตรและแหล่งข้อมูลออนไลน์มากมายสำหรับการเรียนรู้เกี่ยวกับ AI ตั้งแต่หลักสูตรเบื้องต้นไปจนถึงหลักสูตรขั้นสูงที่ครอบคลุมหัวข้อต่างๆ เช่น การเรียนรู้เชิงลึกและการเรียนรู้แบบเสริมแรง ด้วยการลงทุนในการศึกษาด้าน AI บุคคลสามารถติดตามข่าวสารล่าสุดเกี่ยวกับการพัฒนาล่าสุดในสาขานี้ ได้รับทักษะอันมีค่าที่เป็นที่ต้องการสูง และอาจเปิดโอกาสทางอาชีพใหม่ๆ
โดยรวมแล้วเพื่อคงความสามารถในการแข่งขันในปัจจุบัน ตลาดงาน และเตรียมพร้อมสำหรับอนาคตของการทำงาน บุคคลต้องเรียนรู้ AI เนื่องจากจะมีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญมากขึ้นในด้านต่างๆ ของชีวิตของเรา
คำถามที่พบบ่อย
AI หรือปัญญาประดิษฐ์ หมายถึงการพัฒนาระบบคอมพิวเตอร์ที่สามารถปฏิบัติงานที่ต้องใช้สติปัญญาของมนุษย์โดยทั่วไป เช่น การเรียนรู้ การแก้ปัญหา และการตัดสินใจ
AI มีสามประเภทหลักๆ ได้แก่ AI แบบแคบหรือแบบอ่อนแอ AI แบบทั่วไป และแบบ Superintelligence AI แคบถูกออกแบบมาเพื่อทำงานเฉพาะ ในขณะที่ AI ทั่วไปสามารถทำงานทางปัญญาใดๆ ที่มนุษย์สามารถทำได้ Superintelligence ซึ่งยังคงเป็นเพียงทฤษฎีล้วน ๆ หมายถึง AI ที่เหนือกว่าสติปัญญาของมนุษย์และสามารถแก้ปัญหาที่เกินความเข้าใจของเรา
AI มีการใช้งานจริงมากมายในอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น การดูแลสุขภาพ การเงิน การขนส่ง และการศึกษา ตัวอย่าง ได้แก่ การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ในการผลิต ยาเฉพาะบุคคลในการดูแลสุขภาพ การตรวจจับการฉ้อโกง ในด้านการเงิน และการจัดการจราจรอัจฉริยะในการขนส่ง
ในการทำงานกับ AI จำเป็นต้องมีพื้นฐานที่แข็งแกร่งในด้านคณิตศาสตร์ สถิติ และการเขียนโปรแกรม รวมถึงความรู้เกี่ยวกับอัลกอริทึมและเฟรมเวิร์กของแมชชีนเลิร์นนิง เช่น TensorFlow, Keras และ PyTorch
มีแหล่งข้อมูลออนไลน์มากมายสำหรับการเรียนรู้เกี่ยวกับ AI รวมถึงหลักสูตรออนไลน์ฟรี แบบฝึกหัด และ MOOC ที่นำเสนอโดยมหาวิทยาลัยและบริษัทชั้นนำ เช่น Google, Coursera, Udacity และ edX
AI ก่อให้เกิดข้อกังวลด้านจริยธรรมหลายประการ เช่น ความลำเอียง ความเป็นส่วนตัว และการย้ายงาน เป็นสิ่งสำคัญสำหรับบุคคลและองค์กรที่จะต้องพิจารณาประเด็นเหล่านี้เมื่อพัฒนาและปรับใช้ระบบ AI
อ่านเพิ่มเติม:
- AI ของ Bing ไม่สามารถเชื่อถือได้ เครื่องมือค้นหาฝังข้อผิดพลาด
- บริการ AI KickResume ช่วยให้คุณสร้าง CV ที่สมบูรณ์แบบได้
- เครื่องกำเนิดเสียง AI 7 อันดับแรกและการโคลนเสียงสำหรับการอ่านออกเสียงข้อความ
- 10 แอพ AI ที่มีศักยภาพที่สามารถปฏิวัติวงการกีฬาได้
- แอพ Mobile AI Art Generator 10 อันดับแรกในปี 2023 สำหรับ Android และ IOS
ข้อจำกัดความรับผิดชอบ
สอดคล้องกับ แนวทางโครงการที่เชื่อถือได้โปรดทราบว่าข้อมูลที่ให้ไว้ในหน้านี้ไม่ได้มีจุดมุ่งหมายและไม่ควรตีความว่าเป็นคำแนะนำทางกฎหมาย ภาษี การลงทุน การเงิน หรือรูปแบบอื่นใด สิ่งสำคัญคือต้องลงทุนเฉพาะในสิ่งที่คุณสามารถที่จะสูญเสียได้ และขอคำแนะนำทางการเงินที่เป็นอิสระหากคุณมีข้อสงสัยใดๆ สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม เราขอแนะนำให้อ้างอิงข้อกำหนดและเงื่อนไขตลอดจนหน้าช่วยเหลือและสนับสนุนที่ผู้ออกหรือผู้ลงโฆษณาให้ไว้ MetaversePost มุ่งมั่นที่จะรายงานที่ถูกต้องและเป็นกลาง แต่สภาวะตลาดอาจมีการเปลี่ยนแปลงได้โดยไม่ต้องแจ้งให้ทราบล่วงหน้า
เกี่ยวกับผู้เขียน
Damir เป็นหัวหน้าทีม ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ และบรรณาธิการที่ Metaverse Postซึ่งครอบคลุมหัวข้อต่างๆ เช่น AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse และ Web3- สาขาที่เกี่ยวข้อง บทความของเขาดึงดูดผู้ชมจำนวนมากกว่าล้านคนทุกเดือน ดูเหมือนว่าเขาจะเป็นผู้เชี่ยวชาญที่มีประสบการณ์ 10 ปีในด้าน SEO และการตลาดดิจิทัล Damir ได้รับการกล่าวถึงใน Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto และสิ่งพิมพ์อื่น ๆ เขาเดินทางไปมาระหว่างสหรัฐอาหรับเอมิเรตส์ ตุรกี รัสเซีย และ CIS ในฐานะคนเร่ร่อนทางดิจิทัล Damir สำเร็จการศึกษาระดับปริญญาตรีสาขาฟิสิกส์ ซึ่งเขาเชื่อว่าทำให้เขามีทักษะการคิดเชิงวิพากษ์ที่จำเป็นต่อการประสบความสำเร็จในภูมิทัศน์ที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลาของอินเทอร์เน็ต
บทความอื่น ๆ
Damir เป็นหัวหน้าทีม ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ และบรรณาธิการที่ Metaverse Postซึ่งครอบคลุมหัวข้อต่างๆ เช่น AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse และ Web3- สาขาที่เกี่ยวข้อง บทความของเขาดึงดูดผู้ชมจำนวนมากกว่าล้านคนทุกเดือน ดูเหมือนว่าเขาจะเป็นผู้เชี่ยวชาญที่มีประสบการณ์ 10 ปีในด้าน SEO และการตลาดดิจิทัล Damir ได้รับการกล่าวถึงใน Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto และสิ่งพิมพ์อื่น ๆ เขาเดินทางไปมาระหว่างสหรัฐอาหรับเอมิเรตส์ ตุรกี รัสเซีย และ CIS ในฐานะคนเร่ร่อนทางดิจิทัล Damir สำเร็จการศึกษาระดับปริญญาตรีสาขาฟิสิกส์ ซึ่งเขาเชื่อว่าทำให้เขามีทักษะการคิดเชิงวิพากษ์ที่จำเป็นต่อการประสบความสำเร็จในภูมิทัศน์ที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลาของอินเทอร์เน็ต
